| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 传统的人脸识别算法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 极低分辨率下的人脸识别算法 | 第14-17页 |
| 1.2.3 现有方法的总结以及存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究任务和章节安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于全耦合字典学习的极低分辨率人脸识别 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像的表示方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 最小二乘表示法 | 第22页 |
| 2.2.2 稀疏表式法 | 第22-23页 |
| 2.3 基于耦合稀疏字典的极低分辨率人脸重建 | 第23-25页 |
| 2.3.1 耦合稀疏字典的训练算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于耦合稀疏字典学习的超分辨率重建算法总结 | 第25页 |
| 2.4 极限学习机分类 | 第25-28页 |
| 2.4.1 极限学习机模型 | 第26-28页 |
| 2.4.2 极限学习机算法总结 | 第28页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第28-32页 |
| 2.5.1 人脸超分辨率重建实验 | 第29-30页 |
| 2.5.2 极限学习机分类实验 | 第30-31页 |
| 2.5.3 四类重建算法在不同分类器下的识别 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 基于半耦合字典学习的极低分辨率人脸识别 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于半耦合稀疏字典学习的极低分辨率人脸识别 | 第36-40页 |
| 3.2.1 半耦合稀疏字典模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 正则化训练 | 第37-39页 |
| 3.2.3 协同表达分类 | 第39页 |
| 3.2.4 基于半耦合稀疏字典学习的极低分辨率人脸识别算法总结 | 第39-40页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第40-47页 |
| 3.3.1 半耦合稀疏表达重建 | 第41-44页 |
| 3.3.2 CRC分类框架下的人脸分类 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 图像的局部约束表达方法 | 第49-52页 |
| 4.3 基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法 | 第52-56页 |
| 4.3.1 正则化训练 | 第53-54页 |
| 4.3.2 识别 | 第54-55页 |
| 4.3.3 基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法总结 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 局部约束平衡系数 λ | 第56-58页 |
| 4.4.2 匹配矩阵W | 第58-59页 |
| 4.4.3 算法对比实验 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间已撰写和发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
